TensorFlow 2.0中的自定义层方法
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简介：
本篇教程深入讲解了在TensorFlow 2.0中创建和使用自定义层的方法与技巧，帮助开发者灵活扩展深度学习模型。
1. 使用函数的方法调用定义好的层：
```python
layer = tf.keras.layers.Dense(100)
# 指定输入形状的 Dense 层实例化
layer_with_shape = tf.keras.layers.Dense(100, input_shape=(None, 5))
# 调用 layer 对一个全零张量进行操作，该张量具有 [10, 5] 的形状
output_tensor = layer(tf.zeros([10, 5]))
```
2. 定义一个无参数的函数层（例如激活层）：
```python
customized_softplus = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.nn.softplus(x))
print(customized_softplus)
```
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